为什么需要元组 思考：列表是可以修改的。 如果想要传递的信息，不被篡改，列表就不合适了。 元组同列表一样，都是可以封装多个、不同类型的元素在内。 但最大的不同点在于： 元组一旦定义完成，就不可修改 所以，当我们需要在程序内封装数据，又不希望封装的数据被篡改，那么元组就非常合适了 定义元组 元组定义：定义元组使用小括号，且使用逗号隔开各个数据，数据可以是不同的数据类型。 📷 元组也支持嵌套： 📷 注意事项 📷 注意：元组只有一个数据，这个数据后面要添加逗号 元组的相关操作 编号 方法 作
如果大家有过Python的基础，一定知道python中的for循环。同理，javascript是Web的编程语言，所以javascript中也存在for循环。并且两者的作用也一样：如果您希望一遍又一遍地运行相同的代码，并且每次的值都不同，那么使用循环是很方便的。下面介绍JS中For循环的重难点。
fileinput模块提供处理一个或多个文本文件的功能，可以通过使用for循环来读取一个或多个文本文件的所有行。它的工作方式和readlines很类似，不同点在于它不是将全部的行读到列表中而是创建了一个xreadlines对象。 下面是fileinput模块中的常用函数： input() #返回能够用于for循环遍历的对象 filename() #返回当前文件的名称 lineno() #返回当前已经读取的行的数量（或者序号） filelineno() #返回当前读取的行的行号 isfirstli
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。 大多数Dask AP
set集合主要用于测试数据和数据的交、并、差等此类型的和去重操作 set集合本质区别和dict字典相同
Python是当今最受欢迎的编程语言之一。这是一种具有优雅且易读语法的解释性高级语言。但是，Python通常比Java，C＃尤其是C，C ++或Fortran慢得多。有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。
如今，我们拥有许多高级的，特殊的库与框架，比如 Keras，TensorFlow或者PyTorch，也不再总需要担心权重矩阵的大小，更不需要记住我们决定使用的激活函数导数的公式。通常我们只需要尽力一个神经网络，即使是一个结构非常复杂的神经网络，也只需要导入和几行代码就可以完成了。这节省了我们搜索漏洞的时间并简化了我们的工作。但是，对于神经网络的深入了解对我们完成在构架选择，或者超参数的调整或优化的任务上有着很大的帮助。
上期简述了JavaSE环境配置和编写了第一个Java程序，这次将讲述JavaSE基础语法，一篇文章带你学会标识符、变量、条件语句、循环语句、分支语句等重要语句。
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
一.for循环 1.定义: for循环语句的主要作用是反复执行一段代码,直到满足一定条件为止 2.组成部分: (1)初始部分:设置循环的初始状态 (2)循环体:重复执行的代码 (3)迭代部分:下一次循环开始前要执行的部分,在while循环结构中它作为循环体的一部分,进行循环次数的累加 (4)循环条件:判断是否继续循环的条件 注:在for循环中,这几个部分是必不可少的,不然循环就会出现错误 3.语法: for(表达式1;表达式2;表达式3){ //循环体 }
C语言是面向过程的，而C＋＋是面向对象的 相信这么努力的你 已经置顶了我 学习C语言始终要记住“曙光在前头”和“千金难买回头看”，“千金难买回头看”是学习知识的重要方法，就是说，学习后面的知识，不要忘了回头弄清遗留下的问题和加深理解前面的知识，这是我们最不易做到的，然而却又是最重要的。 学习C语言就是要经过几个反复，才能前后贯穿，积累应该掌握的C知识。 一 学好C语言的运算符和运算顺序 这是学好《C程序设计》的基础，C语言的运算非常灵活，功能十分丰富，运算种类远多于其它程序设计语言。 在表达式方面较其它
大家好，很高兴又能和你们见面。在上一篇的内容中我们探讨了while语句以及break和continue在while语句中的用法，今天的内容咱们将继续探讨第二个循环语句——for语句。
大家好，经过前段时间的学习，我相信大家对C语言的相关知识点有了一个初步的认识了，接下来我会将前面所学的内容进行一个梳理、汇总成一个总集篇。今天是这个篇章的第一篇——分支与循环语句，今天我将用这一篇的内容讲完分支与循环语句的相关内容。
还有一个方法index，它和find作用类似，通过元素找索引，不同点是：找不到指定的字符则会报错！
导语：在经过一天之后，我们的活动人数已经达到40人了，感谢大家对小编的支持，同时在本文末附上前一天的众筹榜单。希望能跟小伙伴们度过愉快的6天！ 上过 Jeremy Howard 的深度学习课程后，我意
Python中yield函数是一个生成器(generator),可用于迭代；在函数中yield类似于return，不同的是，yield返回一个return的值并且记住这个返回值的位置，下次迭代就从记住的这个位置开始，并且下一次迭代时，从上一次迭代遇到的yield后面的代码开始执行。
习C语言始终要记住“曙光在前头”和“千金难买回头看”，“千金难买回头看”是学习知识的重要方法，就是说，学习后面的知识，不要忘了回头弄清遗留下的问题和加深理解前面的知识，这是我们最不易做到的，然而却又是最重要的。 学习C语言就是要经过几个反复，才能前后贯穿，积累应该掌握的C知识。 📷 分享之前我还是要推荐下我自己的C/C++学习交流群：三四零六五一六八七，不管你是小白还是大牛，小编我都挺欢迎，不定期分享干货，包括我自己整理的一份2017最新的C/C++资料和零基础入门教程，送给大家，欢迎初学和进阶中的小伙伴
要比较两个函数哪个性能更好，一个直观且公平的方法就是计算两个函数分别执行完的时间。
一、概述 kNN算法，即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法，是最简单的机器学习算法，没有之一。 该算法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的
神经网络和深度学习（二）——从logistic回归谈神经网络基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 之前学习机器学习的时候，已经学过logistic回归，不过由于神经网络中，一些思想会涉及到logistic，另外会拿一些神经网络用到的解决方案，以logistic来举例，更浅显易懂（例如BP算法）。 因此，这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等，主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容，其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
根据用户提供的文章内容，撰写摘要总结。
机器学习 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。 深度学习概念 深度学习指的是训练神经网络，有时候规模很大。 线性回归 回归函数，例如在最简单的房价预测中，我们有几套房屋的面积以及最后的价格，根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格，根据回归预测，在以房屋面积为输入x，输出为价格的坐标轴上，做一条直线最符合这几个点的函数，将它作为根据面积预测价格的根据，这条线就是
机器学习: 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。
1. 不同于传统的前馈神经网络（FNNs），RNNs引入了定向循环，能够处理输入之间前后关联问题。
在用Python进行矩阵运算（尤其是大型矩阵运算）的时候，最忌讳的是写循环，循环的执行效率极其的低，想要提高计算效率，有很多方法可以尝试，今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下，召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率。
一般刚开始遇到这三个关键字，都会有点乱，return还好，特别是break和continue，特别容易搞混，所以这里记录一下
大家好，很高兴我们又见面了。在初识C语言11中我们有简单的探讨过三种循环语句，前面两个篇章我们分别深入探讨了while循环语句和for循环语句，今天咱们将继续探讨最后一个循环语句do while语句，废话不多说，咱们直接进入正题吧。
学习C语言始终要记住“曙光在前头”和“千金难买回头看”，“千金难买回头看”是学习知识的重要方法，就是说，学习后面的知识，不要忘了回头弄清遗留下的问题和加深理解前面的知识，这是我们最不易做到的，然而却又
第14章 利用SVD简化数据 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?
Collection 接口 中 的 remove方法 接收的是 元素,List 集合中的 remove 方法接收的是索引
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。
.注意点 ： if-else if -else结构中必须以if开头，中间的else if可以是多个，末尾的esle可以省略（一般都不会省略）
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试 和 处理 复杂用例时更具优势。
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。
经过上面几个例子会发现，yield的作用和return有很大相似的地方，yield与return的异同如下：
在完成前面的教程之后，我们有一个基于线条的视图，并在游戏模式下显示一个正弦波动画。当然还可以通过修改代码来显示其他数学函数。甚至可以在Unity编辑器处于播放模式时执行修改操作。如果这样的话，Unity会暂停执行，保存当前的游戏状态，然后重新编译脚本，最后重新加载游戏状态并恢复播放。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。
并行通讯：同一时刻，可以传输多个bit位的信号，有多少个信号位就需要多少根信号线。
4种流程控制语句结构： if if -- else if -- elif --else if多条件
1.条件语句 2.循环语句 1.条件语句: 形式： if 判断语句 : 执行语句1 elif 判断语句2： 执行语句2 elif 判断语句3： 执行语句3 #... else: 执行语句4 占位符 pass 意义： if（如果） A : 就 B（当A为True） elif（或者） C : 就 D（当A为False并且C为True） else（否则） : 就E（当A和C都为False） #if a,b=1,2 if a > b
为了讲解方便，我们可以将循环结构划分为四个部分来进行描述。当然，这四个部分并不是都要出现，甚至在都不出现时也可以构成一个循环结构。并且，对于不同的循环结构，每个部分的相对位置也不同。
K近邻法（knn）是一种基本的分类与回归方法。k-means是一种简单而有效的聚类方法。虽然两者用途不同、解决的问题不同，但是在算法上有很多相似性，于是将二者放在一起，这样能够更好地对比二者的异同。
因为JAVA程序编译后生成的字节码文件(class文件)是跨平台的。JVM不是跨平台，在不同的操作系统上开发JAVA程序，必须安装该操作系统版本的JVM。
Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software（以下简称《设计模式》），一书由Erich Gamma、Richard Helm、Ralph Johnson和John Vlissides合著（Addison-Wesley，1995）。这四位作者常被称为“四人组（Gang of Four）”，而这本书也就被称为“四人组（或 GoF）”书。他们首次给我们总结出一套软件开发可以反复使用的经验，帮助我们提高代码的可重用性、系统的可维护性等，解决软件开发中的复杂问题。
可迭代对象：可迭代的对象，内置有__iter__方法的对象都是可迭代对象，除了数字类型，所有数据类型都是可迭代对象。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
